本文目录
- 高通骁龙800好英伟达tegra4哪个好说一下，就小米3，，，，，
- 英伟达Tegra 4这款手机处理器和高通骁龙810哪款性能更强gpu性能呢
- 英伟达tegra x1为什么不推手机
- 什么品牌手机用英伟达处理器
- 英伟达做的手机处理器做到了第几代为什么后来不做了
- 现在搭载最新的NVIDIA处理器的手机有哪些
- 为什么现在的手机很少用英伟达处理器了
高通骁龙800好英伟达tegra4哪个好说一下，就小米3，，，，，
各有长处吧，高通骁龙800应用兼容性好，伟达tegra4视频解码能力强，散热好一些。不过我个人认为现在的手机处理器都是四核，功能都有点过剩，手机主要还是用来打电话，发短信，如果要看电影，打游戏，还不如买个平板实惠。还有小米的MIUI的确不错，人性化，适合中国用户，但硬件就不如系统那么优秀了（个人观点，无褒贬之意）。如果楼主确定买米3的话，建议不要纠结处理器了，骁龙800是联通和电信的，tegra4是移动的，看你习惯用什么卡了。纯手打，个人见解，望采纳，谢谢。
英伟达Tegra 4这款手机处理器和高通骁龙810哪款性能更强gpu性能呢
tegra4是和骁龙800同一时期的，性能参数上看和骁龙800差不了多少，实际使用的时候由于发热厉害，频率下降，性能表现元不如骁龙800，比骁龙810差多了，不建议购买采用tegra4的手机
英伟达tegra x1为什么不推手机
tegra x1功耗和发热量都比较大，用在手机上很难保证续航时间，发热量大的话也会容易降频，性能得不到保障，而且X1不集成基带，厂商用起来也比较麻烦
什么品牌手机用英伟达处理器
使用这个处理器的手机型号挺多的，比如小米3，就是用的英伟达处理器。酷派，中兴，三星等众多厂商都在自己的部分手机产品中使用过。NVIDIA是全球图形技术和数字媒体处理器行业领导厂商，在可编程图形处理器方面拥有先进的专业技术，在并行处理方面实现了诸多突破。Tegra是NVIDIA公司推出的基于ARM构架通用处理器品牌，NVIDIA Tegra 4是该公司旗下最新的旗舰产品，这款产品采用了四颗CPU核心加上第五颗省电CPU核心的设计，并配有72颗GeForce GPU核心，使用28nm制程，使用了Cortex-A15架构的四核处理器，支持4K超高分辨率视频。
英伟达做的手机处理器做到了第几代为什么后来不做了
做到 2015年的 Tegra X1,英伟达的Tegra之所以手机市场接受度越来越低，主要原因在于三点：市场定位不准，基带技术不足，利润和成本的限制。另外技术上还有发热大，续航低等一些劣势，无法和苹果，高通对拼。
现在搭载最新的NVIDIA处理器的手机有哪些
现在搭载最新的NVIDIA处理器的手机有哪些？tegra k1手机有哪些?下文将为大家介绍搭载tegra k1处理器手机，Tegra K1可以说是目前性能最强悍的手机处理器了，也是目前Android平台的首款64位处理器，哪些手机配置了呢? NVIDIA公布了自家64位版双核Tegra K1的相关细节，官方号称这是Android平台的首款64位双核处理器，而且性能足以干掉目前主流的八核处理器。space 具体成绩就没有什么好介绍的了，x86架构的赛扬2955U除了在浮点性能及内存复制带宽上领先之外，其他测试中Tegra K1均拔得头筹(包括DMIPS计算能力、SPEC整数性能、安兔兔4(无Haswell成绩)、GeekBench 3、Octane脚本及内存读写带宽)。 看来双核64位架构的Tegra K1确实足够彪悍，但究竟何时上市还是个未知数，又有多少设备会选择它就更难说了。
为什么现在的手机很少用英伟达处理器了
手机SOC行业和传统PC芯片行业不一样，英伟达的Tegra之所以手机市场接受度越来越低，主要原因在于三点：市场定位不准，基带技术不足，利润和成本的限制。
英伟达的处理器运行速度很快，可是功耗太高，发热比较严重。
由于其拖延，购买基带芯片企业后，长期无法完成处理器和基带的整合。制程上面也落后于后目前的四大手机处理器制造商。
表层的直接原因便是Nvidia的Tegra系列处理器，虽然在当时做出了首个四核SoC，GPU部分作为自己的老本行其性能表现也不错，所以在当时也受到了一定程度的欢迎，毕竟在当时并不是所有厂商都能拿到高通旗舰处理器的订单，那是联发科依旧在千元机附近挣扎。
Tegra2时代英伟达依靠不错的CPU性能和比对手领先一代的GPU性能获得了不少高端手机市场份额，但是由于英伟达吃老本，一直沿用数年前老旧的GeForce 6时代的分离式显卡架构，到了Tegra3，Tegra4时代，不仅CPU性能一般，其GPU性能也逐渐被高通等厂商的芯片追上
而且在基带部分必须要靠外挂第三方基带芯片来实现，信号表现肯定要略逊一筹，而且无形中也增加了功耗。高通之所以牛主要原因就在于其拥有业界最先进成熟的基带技术，涉及的专利也非常多，“买基带送CPU”，可见基带对于手机的重要性有多大，毕竟优秀的通讯能力才是手机的根本。
Nvidia在小型移动设备这块市场上，并不能发挥全部能力，所以我们也看到了现在全面转战深度计算的Nvidia，尤其是在一些AI层面的应用和自动驾驶的应用。虽然我们在消费级的数码电子是市场上几乎见不到Tegra处理器了，但是在一些未来大热项目上，Nvidia的发布会着实是吸引了不少人关注。